Introducción a las vulnerabilidades en chatbots IA
El uso de chatbots basados en inteligencia artificial ha crecido exponencialmente en sectores como transporte, salud y e-commerce. Sin embargo, recientes hallazgos en el chatbot AI de Eurostar demuestran que la innovación sin controles sólidos de seguridad puede exponer a organizaciones y usuarios a riesgos críticos.
Detalle de las vulnerabilidades encontradas
Bypass de guardrails
Los investigadores de Pen Test Partners identificaron que los controles (guardrails) se validaban solo en el último mensaje enviado. Esto permitía a un atacante modificar mensajes previos en el historial de la conversación del cliente, incrustando prompts maliciosos que el sistema procesaba sin detectar. Este vector abre la puerta a influenciar diálogos, exfiltrar información y manipular respuestas del chatbot.
Fallo en la validación de IDs
Se evidenció la carencia de validación adecuada en los ID de conversación y mensaje por parte del backend, lo cual facilita ataques entre usuarios si se combina con otras vulnerabilidades como la inyección de HTML.
Inyección de HTML y self-XSS
El chatbot permitía la inclusión de HTML arbitrario en los mensajes, ejecutándose en el navegador de cualquier usuario que consultara esa conversación. Esto permite desde el phishing o secuestro de sesión (XSS) hasta la propagación de mensajes maliciosos en cadenas compartidas.
Prompt injection y filtrado de información interna
Mediante la inyección de prompts, fue posible obtener detalles internos de la configuración y el funcionamiento del chatbot, incluyendo su prompt base, lo que pone en riesgo la integridad y confidencialidad del sistema.
Proceso de divulgación responsable
El reporte inicial se realizó en junio de 2025 bajo el programa de vulnerability disclosure de Eurostar, pero la comunicación se complicó por cambios internos en la gestión del programa y acusaciones de intento de chantaje. Finalmente, la empresa emitió correcciones tras varias semanas y la publicación técnica detallada siguió los tiempos responsables de divulgación.
Recomendaciones para founders tech
- Implementar validación estricta en backend para IDs de conversación y contenido de mensajes.
- Sanitizar y filtrar toda entrada del usuario para prevenir inyección de código y HTML.
- Auditar y probar los guardrails en contexto real, no solo en laboratorio.
- Establecer procesos claros de divulgación de vulnerabilidades y comunicación ágil con la comunidad de seguridad.
- Combinar buenas prácticas de seguridad web clásicas con control estricto de flujos API/AI.
Conclusión
El caso de Eurostar demuestra que la IA aplicada en atención digital requiere controles de seguridad robustos y una cultura colaborativa hacia la divulgación de fallas. Para founders que exploran chatbots AI, priorizar frameworks de validación y responder proactivamente ante vulnerabilidades puede marcar la diferencia entre innovación y exposición al riesgo.
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Fuentes
- https://www.pentestpartners.com/security-blog/eurostar-ai-vulnerability-when-a-chatbot-goes-off-the-rails/ (fuente original)
- https://www.techradar.com/pro/security/eurostar-chatbot-security-flaws-almost-left-customers-exposed-to-data-theft-and-more (fuente adicional)
- https://cybernews.com/ai-news/eurostar-ai-chatbot-flaws-exposed-disclosure/ (fuente adicional)
- https://www.theregister.com/2025/12/24/pentesters_reported_eurostar_chatbot_flaws/ (fuente adicional)
- https://www.cityam.com/eurostars-new-ai-chatbot-left-customers-exposed/ (fuente adicional)
